- Суть
- Разработка продакшн-сервисов Computer Vision: обучение моделей, оптимизация, деплой на FastAPI и мониторинг.
- На выходе
- Создание детектора пустых полок, сегментации дефектов и Doc-AI решений; Обучение моделей YOLOv8/YOLO11, RT-DETR, SAM и оптимизация через ONNX, TensorRT, OpenVINO; Построение масштабируемых API на FastAPI и очередей задач на Redis/RabbitMQ; Настройка мониторинга через Prometheus и Grafana, отслеживание технических метрик; Внедрение практик CI/CD, канареечных релизов и shadow-traffic
- Навыки
- Обучение YOLOv8 и YOLO11 · Оптимизация в ONNX и TensorRT · Квантование INT8 · Разработка API на FastAPI · Настройка Redis и RabbitMQ · Мониторинг в Prometheus и Grafana · Внедрение CI/CD · Работа с docker-compose и Makefile
- Кому подойдёт
- ML-инженеры; Разработчики, стремящиеся создавать продакшн-системы компьютерного зрения
